Módulo 3: Datos y Prejuicios o Sesgo
En el Módulo 3, trataremos las siguientes lecciones:
Lección 3.2: Métodos de muestreo de datos
Lección 3.3: Obtención ética de datos
Lección 3.4: Preprocesamiento de datos y reducción de sesgos
Lección 3.5: Estudios de casos reales de sesgo de datos
LECCIÓN 3.2: MÉTODOS DE MUESTREO DE DATOS
La lección 3.2 se centra en los métodos de muestreo de datos, un aspecto crítico para mitigar el sesgo en los conjuntos de datos. Exploraremos varias técnicas de muestreo, comprendiendo cómo la elección del método puede afectar a la representación de la población global. Ya sea a través del muestreo aleatorio, el muestreo estratificado u otros enfoques, nuestro objetivo es proporcionar ideas para la selección de métodos que contribuyan a conjuntos de datos más inclusivos e imparciales.
Los métodos de muestreo de datos consisten en seleccionar un subconjunto de datos de un conjunto más amplio para su análisis. El objetivo del muestreo es extraer conclusiones sobre toda la población a partir de una muestra más pequeña y manejable. Existen varios métodos de muestreo de datos, cada uno con sus propias ventajas y casos de uso. He aquí algunos métodos habituales de muestreo de datos:
Muestreo aleatorioDescripción: En el muestreo aleatorio, cada individuo o punto de datos tiene la misma probabilidad de ser seleccionado. Garantiza una representación imparcial de la población.
Caso práctico: Cuando la población es homogénea y cada miembro es igualmente relevante.
Muestreo estratificado
Descripción: En el muestreo estratificado, la población se divide en subgrupos o estratos y, a continuación, se toman muestras aleatorias de cada estrato. De este modo se garantiza la representación de cada subgrupo.
Caso práctico: Cuando la población tiene distintos subgrupos y es importante garantizar la representación proporcional de cada uno de ellos.
Muestreo sistemático
Descripción: El muestreo sistemático consiste en seleccionar cada k elementos de una lista tras un inicio aleatorio. El valor de k se determina dividiendo el tamaño de la población por el tamaño deseado de la muestra.
Caso práctico: Cuando existe una lista estructurada u ordenada de la población, y es factible un enfoque sistemático.
Muestreo por grupos
Descripción: En el muestreo por grupos, la población se divide en conglomerados y se seleccionan conglomerados al azar. Todos los miembros de los conglomerados elegidos se incluyen en la muestra.
Caso práctico: Cuando no resulta práctico muestrear elementos individuales y la agrupación en conglomerados es una forma natural de agrupar a los miembros.
Muestreo por conveniencia
Descripción: El muestreo por conveniencia consiste en seleccionar a los miembros de la población más fáciles o convenientes de incluir en la muestra. Es un método no probabilístico.
Caso práctico: Cuando el tiempo y los recursos son limitados y se necesita una muestra rápida.
Muestreo por cuotas
Descripción: El muestreo por cuotas consiste en establecer cuotas específicas para determinadas características (por ejemplo, edad, sexo) y, a continuación, seleccionar de forma no aleatoria a las personas que cumplan dichas cuotas.
Caso práctico: Cuando determinadas características son cruciales y el investigador desea garantizar una representación basada en esas características.
Muestreo selectivo
Descripción: El muestreo selectivo consiste en seleccionar intencionadamente a personas que cumplen criterios específicos relacionados con la pregunta de investigación.
Caso práctico: Cuando los investigadores buscan individuos con características o experiencias particulares.
La elección del método de muestreo apropiado depende de los objetivos de la investigación, la naturaleza de la población, los recursos disponibles y el nivel de precisión deseado. Cada método tiene sus puntos fuertes y sus limitaciones, y los investigadores deben considerar cuidadosamente las implicaciones de su elección sobre la validez y la generalizabilidad de sus conclusiones.